如何理解分布式锁的封装

本篇内容主要讲解“如何理解分布式锁的封装”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何理解分布式锁的封装”吧!

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分布式锁通常有很多选择，基于 redis 的，基于 Zookeeper 的，基于数据库等等方案。

Redis 用于缓存数据，在项目中都有使用，所以使用 Redis 来做分布式锁的会稍微多些。

如果用 Redis 来做锁，可以直接用开源的方案，比如redisson。

最常见的使用方式如下所示：

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");  lock.lock();  run(); lock.unlock();

获取锁对象，调用 lock()加锁，执行业务逻辑，调用 unlock()释放锁。

尽管框架提供的使用方式已经很简洁了，但是我们还是有必要对锁做一层包装。做包装的目的是为了提高扩展性和易用性。

抽象接口

如果说我们直接使用 redisson 的原生 API 做加锁，那么很多地方都会出现 RLock 相关的代码，突然有一天，由于某些原因，需要将锁进行替换，这个时候改动的范围就比较大了。每个使用了 RLock 的地方都得改。

如下图：很多 Service 都用到了 RLock.lock()方法，当我们需要替换锁的时候，所有涉及到的类和方法都得修改，改动的点如红色部分所示。

如何理解分布式锁的封装

所以我们需要做一层抽象，可以定义一个 DistributedLock 接口来提供锁相关的能力，提供多种实现，这样方便替换和扩展。

如下图：每个 Service 中都是用的 DistributedLock 接口来加锁，当我们需要替换锁的实现时，使用的地方不需要改动，只需要替换 DistributedLock 的实现即可。

如何理解分布式锁的封装

自动释放

自动释放指的是对于加锁之后，业务逻辑执行完毕需要自动关闭锁。按照前面 Redisson 的方式我们需要手动调用 unlock()来释放持有的锁。

当然 Redisson 也提供了超时释放的功能，正常情况下肯定是业务执行完毕就要释放锁了，同一个锁的下个请求才能继续接着处理。

手动释放资源最容易出现的问题就是忘记释放，所以在 JDK7 中引入了 try-with-resources 来自动释放资源，相信大家都很熟悉。

所以我们在封装的时候，尽量不要让使用者去手动释放，减少出错的概率。对于有结果的我们可以使用 Supplier 来传递你的逻辑，对于没有返回结果的可以用 Runnable 来传递你的逻辑。

/**   * 加锁   * @param key 锁Key   * @param waitTime 尝试加锁，等待时间 (ms)   * @param leaseTime 上锁后的失效时间 (ms)   * @param success 锁成功执行的逻辑   * @param fail 锁失败执行的逻辑   * @return   */   T lock(String key, int waitTime, int leaseTime, Supplier success, Supplier fail);

使用：

String result = distributedLock.lock("1001", 1000, () -> {      System.out.println("进来了。。。。");      try {          Thread.sleep(1000);      } catch (InterruptedException e) {          e.printStackTrace();      }      return "success";  }, () -> {      System.out.println("加锁失败。。。。");      return "fail";  });

容灾处理

另一个需要注意的问题就是锁的可用性，万一对应的 Redis 出问题了，这个时候去加锁肯定会失败，如果不做任何处理，就会影响正常的业务操作，导致业务不可用。

我们除了实现 Redis 的锁之外，还可以实现其他的锁，比如数据库锁。当 Redis 锁不可用的时候降级为数据库锁，虽然性能有所影响，但是不会影响业务。

如何理解分布式锁的封装